人人都能学会数据分析视频ven_共：8.47GB
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文件创建时间： 2021-3-15 23:43:15
目录：【人人都能学会数据分析】
目录：【人人都能学会数据分析】
目录：【人人都能学会数据分析/第9周解析数据指标体系】
2-8本章小结_ev~1_.mp4
2-7案例4：搭建商业化指标体系_ev~1_.mp4
2-6传播指标：K因子_ev~1.mp4
2-5转化（赚米）指标_ev~1_.mp4
2-4留存指标_ev~1_.mp4
2-3活跃指标_ev~1_.mp4
2-2拉新（获客）指标_ev~1.mp4
2-1互联网业务分析指标一览_ev~1_.mp4
1-3SWOT、PEST、波特五力_ev~1.mp4
1-25W2H、逻辑树、AB测试_ev~1_.mp4
1-1用户生命周期、AARRR、RFM_ev~1_.mp4
目录：【人人都能学会数据分析/第8周初始互联网商业模式】
2-3本章小结_ev~1.mp4
2-2数据职能岗发展通道_ev~1_.mp4
2-1互联网岗位解析_ev~1_.mp4
1-9案例3：直播电商行业分析报告_ev~1_.mp4
1-8趋势预测：PEST分析法_ev~1_.mp4
1-7价值链：直播生态产业图谱_ev~1_.mp4
1-6竞争分析：波特五力模型_ev~1.mp4
1-5市场规模：直播电商成交额_ev~1_.mp4
1-4市场规模：直播电商发展时间线_ev~1_.mp4
1-3如何做行业分析_ev~1_.mp4
1-2互联网行业简介_ev~1_.mp4
1-1阶段引导：从数据分析工具，到商业分析思维_ev~1_.mp4
目录：【人人都能学会数据分析/第7周更高效的数据处理与可视化绘图】
5-9本章小结_ev~1_.mp4
5-8案例2：豆瓣电影数据分析报告_ev~1_.mp4
5-7词云图：电影类型频数统计_ev~1_.mp4
5-6箱线图：每年电影评分变化_ev~1.mp4
5-5热力图：电影类型、评分、数量_ev~1_.mp4
5-4散点图：评分分值与人数_ev~1_.mp4
5-3饼图：电影语种统计_ev~1_.mp4
5-2折线图：各国电影年产量_ev~1_.mp4
5-1直方图：电影年产量_ev~1_.mp4
4-3调整视觉元素_ev~1_.mp4
4-2什么是画布_ev~1_.mp4
4-1Matplotlib入门_ev~1_.mp4
3-5本章小结_ev~1_.mp4
3-4练习：TOP电影排行榜_ev~1_.mp4
3-3练习2：各国评分数据_ev~1_.mp4
3-2练习3：电影语言频数统计_ev~1_.mp4
3-1练习1：各国每年电影产量_ev~1.mp4
2-6排序与筛选_ev~1.mp4
2-5数据运算：评分统计_ev~1_.mp4
2-4数据运：算多类型统计_ev~1.mp4
2-3数据运算：按年统计、时间聚合_ev~1_.mp4
2-2清理数据重复值、缺失值、拆分_ev~1_.mp4
2-1读取数据_ev~1_.mp4
1-3案例介绍：电影数据分析_ev~1_.mp4
1-2什么是DataFrame_ev~1_.mp4
1-1Pandas库入门_ev~1.mp4
目录：【人人都能学会数据分析/第6周Python实现网络爬虫】
3-4本章小结_ev~1_.mp4
3-3练习：爬取全部电影数据_ev~1_.mp4
3-2练习：爬取全部电影数据_ev~1_.mp4
3-1通过API接口获取数据_ev~1_.mp4
2-4数据存储与代码优化_ev~1.mp4
2-3整合爬虫功能函数_ev~1_.mp4
2-2连续获取多个页面信息_ev~1.mp4
2-1获取目标信息_ev~1_.mp4
1-4Beauti府lSoup库入门_ev~1_.mp4
1-3认识HTML网 页结构_ev~1_.mp4
1-2Requests库入门_ev~1_.mp4
1-1什么是爬虫_ev~1.mp4
目录：【人人都能学会数据分析/第5周Python基础语法】
2-8本章小结_ev(2)~1.mp4
2-7练习：计算销售额_ev~1_.mp4
2-6编写一个函数_ev~1_.mp4
2-5循环中止：break
2-4循环语句：for、while_ev~1_.mp4
2-3条件判断语句：if、else、elif_ev~1.mp4
2-2数据容器_ev~1_.mp4
2-1数据类型_ev~1_.mp4
1-5运算符_ev~1_.mp4
1-4开发环境_ev~1_.mp4
1-3运行环境_ev~1_.mp4
1-2什么是Python_ev~1_.mp4
1-1学习编程的几个建议_ev~1.mp4
目录：【人人都能学会数据分析/第4周数据可视化利器Tableau】
1-9本周小结_ev~1_.mp4
1-8可视化练习：美妆产品销售分析_ev~1_.mp4
1-7保存与发布_ev~1_.mp4
1-6创建故事_ev~1_.mp4
1-5创建仪表板_ev~1.mp4
1-4构建图表_ev~1_.mp4
1-3准备数据_ev~1_.mp4
1-2安装Tableau_ev~1_.mp4
1-1什么是Tableau_ev~1_.mp4
目录：【人人都能学会数据分析/第3周从0开始学SQL】
2-5本章小结_ev~1_.mp4
2-4导出数据_ev~1_.mp4
2-3联表查询_ev~1_.mp4
2-2对数据进行分类汇总_ev~1_.mp4
1-6数据排序与筛选_ev~1.mp4
1-5基础语法_ev~1.mp4
1-4安装Navicat_ev~1_.mp4
1-3MySQL安装及配置_ev~1_.mp4
1-2认识数据表结构_ev~1_.mp4
1-1什么是SQL_ev~1_.mp4
目录：【人人都能学会数据分析/第2周Excel从入门到表格分析】
2-8本章小结_ev~1_.mp4
2-7大数据岗人才需求分析报告_ev~1.mp4
2-6制作可视化图表_ev~1.mp4
2-5认识图表_ev~1_.mp4
2-4数据透视表_ev~1.mp4
2-3查找与引用函数_ev~1_.mp4
2-2条件聚合函数_ev~1_.mp4
2-1逻辑函数_ev~1_.mp4
1-6数据排序和筛选_ev~1_.mp4
1-5拆分列数据_ev~1_.mp4
1-4处理重复数据_ev~1_.mp4
1-3数学函数_ev~1_.mp4
1-2文本函数_ev~1_.mp4
1-1Excel基本功能_ev~1_.mp4
目录：【人人都能学会数据分析/第1周走进数据分析】
2-9本章小结~1.mp4
2-8数据分析流程~1_.mp4
2-7处理异常值~1_.mp4
2-6识别异常值~1_.mp4
2-5统计指标：分布形态~1_.mp4
2-4统计指标：离散趋势~1_.mp4
2-3统计指标：集中趋势~1_.mp4
2-2什么是统计指标~1_.mp4
2-1什么是数据~1.mp4
1-2从互联网数据分析说起~1_.mp4
1-1互联网数据分析通用课程-导学~1_.mp4
目录：【人人都能学会数据分析/第16周撰写数据报告、面试指导】
2-218.4面试经验分享_ev~1_.mp4
2-118.3如何撰写简历_ev~1_.mp4
1-218.2演讲技巧与PPT模板分享_ev~1.mp4
1-118.1如何撰写数据分析报告_ev~1_.mp4
目录：【人人都能学会数据分析/第15周使用AB实验迭代功能】
2-3本章小结_ev(2)~1_.mp4
2-2练习：Python孤立森林异常检.测_ev~1.mp4
2-1什么是异常监测_ev~1_.mp4
1-6案例13：利用AB测试优化产品设计_ev~1_.mp4
1-5练习：Python计算p值_ev~1_.mp4
1-4练习：Python计算点击率CTR_ev~1_.mp4
1-3统计学基础：假设检验_ev~1_.mp4
1-2AB测试的基本流程_ev~1.mp4
1-1什么是AB测试_ev~1_.mp4
目录：【人人都能学会数据分析/第14周促进用户活跃度、提升用户留存】
2-5本章小结_ev~1_.mp4
2-4案例8补充：基于电商的用户留存与价值分析_ev~1_.mp4
2-3练习：使用Excel计算用户生命周期_ev~1_.mp4
2-2练习：使用Excel计算用户留存率_ev~1.mp4
2-1什么是产品的AhaMoment？_ev~1_.mp4
1-3练习：使用Excel构建RFE模型_ev~1_.mp4
1-2用户活跃度模型（RFE）_ev~1_.mp4
1-1如何提升产品活跃度？_ev~1_.mp4
目录：【人人都能学会数据分析/第13周预售销售额、调整运营策略】
目录：【人人都能学会数据分析/第12周分析消费行为】
3-3案例8：基于电商的用户消费行为分析_ev~1_.mp4
3-2使用SQL用户平均购买周期_ev~1_.mp4
3-1使用SQL计算头部用户贡献额_ev~1_.mp4
2-9使用SQL计算回购率_ev~1_.mp4
2-8使用SQL计算复购率_ev~1_.mp4
2-7商品分析：销售情况、价格分布_ev~1_.mp4
2-6个体分析：消费频次、商品数_ev~1_.mp4
2-5个体分析：消费金额_ev~1_.mp4
2-4趋势分析：消费时间段偏好_ev~1.mp4
2-3趋势分析：销售额vs产品数_ev~1_.mp4
2-2趋势分析：金额、频次、人数、产品数_ev~1_.mp4
2-1案例说明：某电商交易数据_ev~1.mp4
1-2消费行为模式的变迁_ev~1_.mp4
1-1什么是消费行为_ev~1_.mp4
目录：【人人都能学会数据分析/第11周用户引流与转化】
2-9本章小结_ev~1_.mp4
2-8案例5：基于RFM的用户精细化管理_ev~1_.mp4
2-7模型展示与可视化_ev~1_.mp4
2-6RFM评分卡优化：使用K-Means进行数据分组_ev~1_.mp4
2-5给用户贴标签_ev~1_.mp4
2-4计算R、F、M得分_ev~1.mp4
2-3设置R、F、M评分标准_ev~1_.mp4
2-2利用Excel计算R、F、M分值_ev~1_.mp4
2-1什么是RFM模型_ev~1.mp4
1-7练习：使用SQL提取商品数据_ev~1_.mp4
1-6数据标签系统：构建商品画像_ev~1_.mp4
1-5练习：使用SQL提取用户数据_ev~1_.mp4
1-4数据标签系统：构建用户画像_ev~1.mp4
1-3数据标签系统：数据采集、埋点_ev~1.mp4
1-2数据标签系统：背景介绍_ev~1_.mp4
1-1什么是用户画像_ev~1_.mp4
目录：【人人都能学会数据分析/第10周构建用户画像】
3-5本章小结_ev~1_.mp4
3-4案例7：利用Excel绘制转化漏斗图_ev~1_.mp4
3-3用户下单流程分析_ev~1_.mp4
3-2漏斗分析有哪些应用场景_ev~1_.mp4
3-1什么是漏斗分析模型_ev~1_.mp4
2-9聚类结果分析：特征均值、众数_ev~1_.mp4
2-8聚类结果分析：样本量与占比_ev~1_.mp4
2-7练习：最佳KMeans聚类模型_ev~1_.mp4
2-6KMeans建模：利用轮廓系数确定K_ev~1.mp4
2-5字符串分类：OneHot编码_ev~1_.mp4
2-4数据标准化：Min-Max_ev~1.mp4
2-3计算相关性指标_ev~1_.mp4
2-2利用Python预处理数据_ev~1_.mp4
2-11案例6：基于Kmeans的广告效果聚类分析_001_ev~1_.mp4
2-10数值特征对比：雷达图_ev~1.mp4
2-1案例：背景与目标_ev~1_.mp4
1-3大流量分析模型：波动、特征、预测_ev~1.mp4
1-2拓展：流量数据指标_ev~1_.mp4
1-1什么是流量_ev~1_.mp4
目录：【人人都能学会数据分析/第13周预售销售额、调整运营策略/第13周预售销售额、调整运营策略】
目录：【人人都能学会数据分析/第13周预售销售额、调整运营策略/第13周预售销售额、调整运营策略/第13周预售销售额、调整运营策略】
4-415.19本章小结_ev~1_.mp4
4-315.18案例11：设计内容运营方案_ev~1_.mp4
4-215.17如何策划一场活动_ev~1_.mp4
4-115.16什么是运营策略：摩拜红包车_ev~1_.mp4
3-7案例10：选择最优商品进行推广_ev~1_.mp4
3-6Excel层次分析法：总排序权重计算与决策_ev~1.mp4
3-5Excel层次分析法：构造方案判断矩阵_ev~1.mp4
3-4Excel层次分析法：构造成对比较矩阵_ev~1_.mp4
3-3Excel层次分析法：构建层次结构_ev~1.mp4
3-2什么是层次分析法AHP？_ev~1_.mp4
3-1什么是商品分析？_ev~1_.mp4
2-6案例9：预测2020天猫双11销售额_ev~1.mp4
2-5Python回归分析：绘图、预测_ev~1_.mp4
2-4Python回归分析：多项式回归模型_ev~1_.mp4
2-3Python回归分析：数据预处理_ev~1_.mp4
2-2练习：使用Excel预测销售额_ev~1_.mp4
2-1测模型的定义与分类_ev~1_.mp4
1-2如何拆解GMV：流量、转化、客单价？_ev~1_.mp4
1-1为什么要预测销售额？_ev~1_.mp4
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